미국 산업, 금융 서비스 및 기업 소프트웨어에 오랫동안 투자해 온 세 명의 파트너가 최신 "2026 빅 아이디어" 보고서에서 2026년에 대한 주요 전망을 공유합니다. 이 보고서는 크게 세 가지 영역에 초점을 맞추고 있습니다. 첫째, 전력 산업에서 가속화되는 스택형 아키텍처의 형성, 둘째, AI 시스템을 활용한 금융 및 보험 부문의 핵심 아키텍처 혁신, 셋째, 기업 소프트웨어에서 기존 시스템 코어의 지배력을 흔들기 시작한 동적 AI 에이전트 레이어의 부상입니다.
주요 초점은 새로운 산업 혁명을 이끄는 전기 산업의 융합입니다.
전기 산업은 층층이 쌓이고 형성되었으며, 산업 혁명은 기계의 내부로 진입하고 있다.
미국 다이내믹 인베스트먼트의 파트너인 라이언 맥엔투시는 2026년의 핵심 변화는 "전기 산업 스택"이 형태를 갖추기 시작하여 차세대 산업 혁명을 주도할 것이라는 점이라고 지적합니다.
그는 산업 발전이 더 이상 공장에만 국한되지 않고 장비와 기계 자체로까지 확장된다고 말했습니다. 전기 자동차, 드론, 데이터 센터, 그리고 현대 제조업은 모두 배터리와 전력 전자 장치 같은 반도체 부품은 물론 컴퓨팅 성능과 모터 같은 핵심 부품을 포함한 공통적인 전기 및 전자 기술에 의존합니다.
그는 미국이 엔지니어링 및 핵심 기술 분야에서 뒤처지고 있는 것이 아니라고 지적하며, 진정한 과제는 기술 자체에 있는 것이 아니라 기술을 산업화하고 규모를 확대하며 비용 경쟁력을 확보하는 데 있다고 말했다. 반면 중국의 강점은 기업 확장을 신속하게 지원할 수 있는 완벽한 공급망과 지원 시스템에 있다고 강조했다.
생태계와 공급망은 장기적인 경쟁력을 결정짓는다.
맥엔투쉬는 스페이스X를 예로 들면서, 높은 수직적 통합은 전략적 선택이라기보다는 공급망 생태계의 불충분함의 결과인 경우가 많다고 지적합니다. 중국은 완전한 공급망을 구축했지만, 미국은 아직 완성하는 데 시간이 필요하다는 것입니다.
따라서 전기 산업 스택을 구축하려면 단순히 병목 현상을 이전하는 것이 아니라 기술, 공급망 및 시스템을 동시에 발전시켜야 합니다. 인재 측면에서는 소프트웨어 문화와 전통적인 산업 경험을 결합하고, 엔지니어링과 제조 간의 긴밀한 협력을 통해 발전을 가속화하며, 최고의 인재를 유치하기 위해 강력한 사명감을 심어줘야 한다고 그는 믿습니다.
소프트웨어와 인공지능이 산업 및 군사 분야에 더욱 깊숙이 침투하고 주요 공급망을 장악함에 따라, 향후 수십 년 동안 세계 경제 및 군사력 배분에 영향을 미칠 것입니다.
두 번째 주요 추세는 금융 및 보험 산업이 기존의 핵심 사업에서 벗어나 AI 기반 플랫폼이 새로운 주류로 자리 잡고 있다는 점입니다.
시스템 전환이 임계점에 도달하면 기존 아키텍처의 리스크 더욱 커집니다.
AI 애플리케이션 펀드의 파트너인 앤젤라 스트레인지는 2026년이 금융 및 보험 산업에 있어 중요한 전환점이 될 것이라고 지적합니다. 오랫동안 업계에서는 핵심 시스템 교체가 너무 리스크 하다고 여겨왔지만, 이러한 인식이 변화하고 있다는 것입니다.
그녀는 점점 더 많은 대형 기관들이 계약 만료 후 AI 기반 플랫폼으로 전환하는 것을 선택하고 있는데, 이는 업그레이드하지 않을 경우의 리스크 전환 자체보다 크기 때문이라고 지적했습니다. 그녀는 차세대 인프라의 핵심은 "기존 시스템에 AI를 추가하는 것"이 아니라, 기존 핵심 시스템, 외부 시스템, 비정형 데이터에 흩어져 있는 정보를 통합하여 데이터 코어를 재구축하는 것이며, 이를 통해 금융 기관이 AI의 이점을 진정으로 실현하고 확장할 수 있도록 하는 것이라고 강조했습니다.
프로세스 재구조화와 규모 확대로 인해 선구자들 간의 격차가 더욱 벌어졌습니다.
스트레인지는 새로운 플랫폼이 프로세스 병렬화, 리스크 및 규정 준수 데이터 통합, 인력 부족 문제를 해결하는 소프트웨어라는 세 가지 구조적 변화를 가져와 시장 규모를 확대했다고 밝혔습니다.
그녀는 또한 이러한 변화의 시기가 기존 메인프레임 시스템의 한계가 드러나고, AI가 가져오는 수익 기회가 구체화되고 있으며, 업계를 진정으로 이해하는 AI 기반 스타트업들이 등장하고 있다는 사실과 관련이 있다고 설명했습니다. 스트레인지는 시스템 전환을 이미 완료한 은행과 보험 회사들이 일부 업무 의 수익성이 크게 증가한 반면, 전환 속도가 느린 기업들과의 격차는 몇 달이 아니라 매년 확대되고 있다고 밝혔습니다.
세 번째 주요 방향은 동적 AI 에이전트 계층의 형성 및 기업 소프트웨어의 구조적 변혁기 진입입니다.
동적 프록시 계층의 등장으로 시스템의 핵심적 지위가 약화되었습니다.
a16z 성장 투자팀의 파트너인 사라 왕은 기업 소프트웨어의 구조적 변화에 집중하고 있습니다. 그녀는 AI 에이전트가 "사용자 의도"에서 "실제 실행"으로 직접 이동할 수 있게 되면서, 주로 수동적인 기록에 기반한 기존 시스템의 핵심 원리가 본래의 취지를 잃어가고 있다고 지적합니다.
그녀는 ERP와 같은 핵심 시스템에 장기 투자한 이유가 바로 데이터 보존성 때문이라고 솔직하게 인정했지만, 그들의 입지를 진정으로 뒤흔들 수 있는 기술적 환경이 등장한 것은 이번이 처음이라고 말했습니다. IT 서비스 관리 분야를 예로 들면, 이전에는 기업용 소프트웨어 회사인 ServiceNow가 장악했던 이 분야가 차세대 AI 에이전트에 의해 빠르게 재편되고 있습니다. 한 고위 IT 임원은 20년 경력 동안 IT 지원이 향후 5년 안에 근본적인 변화를 겪을 것이라고 생각하는 것은 이번이 처음이라고까지 말했습니다.
사용자와 긴밀하게 소통하고 빠르게 반복 개선하는 것이 성공의 열쇠가 됩니다.
왕은 AI 에이전트의 혁신적인 특성은 요구 사항을 즉시 이해하고, 요청을 분류하고, 프로세스에 대응하고, 실행을 완료하는 능력에 있으며, 이는 원래 길었던 신청 및 처리 절차를 크게 단축시킨다고 지적했습니다.
그녀는 기본적인 모델 계층은 미래에도 여전히 존재하겠지만, 진정한 장기적 가치는 사용자에게 가장 가까운 에이전트 계층에서 축적될 것이라고 믿습니다. 이 계층은 사용자 선호도와 행동 데이터를 지속적으로 수집하여 새로운 경쟁 우위를 창출할 것입니다. 동시에 제품 진화 속도가 매우 중요해지는데, 에이전트가 충분히 정확하고 신뢰할 수 없다면 사용자의 신뢰를 얻기 어려울 것입니다. 그녀는 또한 대규모 플랫폼에서 구축된 에이전트조차 AI SRE와 같은 스타트업으로 대체되고 있는 현상을 지적하며, 기업 소프트웨어 시장이 빠르게 재편되고 있다고 분석했습니다.
(참고: AI SRE 기업은 AI를 웹사이트/시스템 신뢰성 엔지니어링에 적용하는 데 중점을 두는 스타트업 유형을 말하며, AI가 단순히 수동적으로 경고를 발행하는 것을 넘어 IT 인프라 또는 소프트웨어 시스템의 문제를 자동으로 모니터링, 감지, 진단 및 복구할 수 있도록 합니다.)
(AI 에이전트, 명령 입력 상자와 작별 인사? a16z, 2026년 AI 애플리케이션의 세 가지 주요 변화 예측)
이 기사, "2026년 전망: 전기 산업, 금융 인프라 및 AI 에이전트 레이어: AI 시대의 기둥"은 블록체인 뉴스 플랫폼인 ABMedia 에 처음 게재되었습니다.
